▼ 关注「Apache Flink」，获取更多技术干货 ▼

摘要：本篇教程将展示如何使用 Flink CDC 构建实时数据湖，并处理分库分表合并同步的场景。

Flink-CDC 项目地址：

https://github.com/ververica/flink-cdc-connectors

Tips：点击「阅读原文」查看更多技术干货～

在 OLTP 系统中，为了解决单表数据量大的问题，通常采用分库分表的方式将单个大表进行拆分以提高系统的吞吐量。

但是为了方便数据分析，通常需要将分库分表拆分出的表在同步到数据仓库、数据湖时，再合并成一个大表。

这篇教程将展示如何使用 Flink CDC 构建实时数据湖来应对这种场景，本教程的演示基于 Docker，只涉及 SQL，无需一行 Java/Scala 代码，也无需安装 IDE，你可以很方便地在自己的电脑上完成本教程的全部内容。

接下来将以数据从 MySQL 同步到 Iceberg^[1] 为例展示整个流程，架构图如下所示：

一、准备阶段

准备一台已经安装了 Docker 的 Linux 或者 MacOS 电脑。

1.1 准备教程所需要的组件

接下来的教程将以 docker-compose 的方式准备所需要的组件。

使用下面的内容创建一个 docker-compose.yml 文件：

version: '2.1'
services:sql-client:user: flink:flinkimage: yuxialuo/flink-sql-client:1.13.2.v1 depends_on:- jobmanager- mysqlenvironment:FLINK_JOBMANAGER_HOST: jobmanagerMYSQL_HOST: mysqlvolumes:- shared-tmpfs:/tmp/icebergjobmanager:user: flink:flinkimage: flink:1.13.2-scala_2.11ports:- "8081:8081"command: jobmanagerenvironment:- |FLINK_PROPERTIES=jobmanager.rpc.address: jobmanagervolumes:- shared-tmpfs:/tmp/icebergtaskmanager:user: flink:flinkimage: flink:1.13.2-scala_2.11depends_on:- jobmanagercommand: taskmanagerenvironment:- |FLINK_PROPERTIES=jobmanager.rpc.address: jobmanagertaskmanager.numberOfTaskSlots: 2volumes:- shared-tmpfs:/tmp/icebergmysql:image: debezium/example-mysql:1.1ports:- "3306:3306"environment:- MYSQL_ROOT_PASSWORD=123456- MYSQL_USER=mysqluser- MYSQL_PASSWORD=mysqlpwvolumes:shared-tmpfs:driver: localdriver_opts:type: "tmpfs"device: "tmpfs"

该 Docker Compose 中包含的容器有：

• SQL-Client：Flink SQL Client, 用来提交 SQL 查询和查看 SQL 的执行结果；

• Flink Cluster：包含 Flink JobManager 和 Flink TaskManager，用来执行 Flink SQL；

• MySQL：作为分库分表的数据源，存储本教程的 user 表。

在 docker-compose.yml 所在目录下执行下面的命令来启动本教程需要的组件：

docker-compose up -d

该命令将以 detached 模式自动启动 Docker Compose 配置中定义的所有容器。你可以通过docker ps 来观察上述的容器是否正常启动了，也可以通过访问 http://localhost:8081/ 来查看 Flink 是否运行正常。

注意：

1. 本教程接下来用到的容器相关的命令都需要在 docker-compose.yml 所在目录下执行。

2. 为了简化整个教程，本教程需要的 jar 包都已经被打包进 SQL-Client 容器中了，镜像的构建脚本可以在 GitHub^[2] 上找到。

如果你想要在自己的 Flink 环境运行本教程，需要下载下面列出的包并且把它们放在 Flink 所在目录的 lib 目录下，即 FLINK_HOME/lib/。

• flink-sql-connector-mysql-cdc-2.1.0.jar

  https://repo1.maven.org/maven2/com/ververica/flink-sql-connector-mysql-cdc/2.1.0/flink-sql-connector-mysql-cdc-2.1.0.jar

• flink-shaded-hadoop-2-uber-2.7.5-10.0.jar

  https://repo.maven.apache.org/maven2/org/apache/flink/flink-shaded-hadoop-2-uber/2.7.5-10.0/flink-shaded-hadoop-2-uber-2.7.5-10.0.jar

• iceberg-flink-1.13-runtime-0.13.0-SNAPSHOT.jar

  https://raw.githubusercontent.com/luoyuxia/flink-cdc-tutorial/main/flink-cdc-iceberg-demo/sql-client/lib/iceberg-flink-1.13-runtime-0.13.0-SNAPSHOT.jar

截止目前支持 Flink 1.13 的 iceberg-flink-runtime jar 包还没有发布，所以我们在这里提供了一个支持 Flink 1.13 的 iceberg-flink-runtime jar 包，这个 jar 包是基于 Iceberg 的 master 分支打包的。

当 Iceberg 0.13.0 版本发布后，你也可以在 apache official repository^[3] 下载到支持 Flink 1.13 的 iceberg-flink-runtime jar 包。

1.2 准备数据

进入 MySQL 容器中：

docker-compose exec mysql mysql -uroot -p123456

创建数据和表，并填充数据。

创建两个不同的数据库，并在每个数据库中创建两个表，作为 user 表分库分表下拆分出的表。

CREATE DATABASE db_1;USE db_1;CREATE TABLE user_1 (id INTEGER NOT NULL PRIMARY KEY,name VARCHAR(255) NOT NULL DEFAULT 'flink',address VARCHAR(1024),phone_number VARCHAR(512),email VARCHAR(255));INSERT INTO user_1 VALUES (110,"user_110","Shanghai","123567891234","user_110@foo.com");CREATE TABLE user_2 (id INTEGER NOT NULL PRIMARY KEY,name VARCHAR(255) NOT NULL DEFAULT 'flink',address VARCHAR(1024),phone_number VARCHAR(512),email VARCHAR(255));
INSERT INTO user_2 VALUES (120,"user_120","Shanghai","123567891234","user_120@foo.com");

CREATE DATABASE db_2;
USE db_2;
CREATE TABLE user_1 (id INTEGER NOT NULL PRIMARY KEY,name VARCHAR(255) NOT NULL DEFAULT 'flink',address VARCHAR(1024),phone_number VARCHAR(512),email VARCHAR(255)
);
INSERT INTO user_1 VALUES (110,"user_110","Shanghai","123567891234", NULL);CREATE TABLE user_2 (id INTEGER NOT NULL PRIMARY KEY,name VARCHAR(255) NOT NULL DEFAULT 'flink',address VARCHAR(1024),phone_number VARCHAR(512),email VARCHAR(255)
);
INSERT INTO user_2 VALUES (220,"user_220","Shanghai","123567891234","user_220@foo.com");

二、在 Flink SQL CLI 中

使用 Flink DDL 创建表

首先，使用如下的命令进入 Flink SQL CLI 容器中：

docker-compose exec sql-client ./sql-client

我们可以看到如下界面：

然后，进行如下步骤：

1. 开启 checkpoint

Checkpoint 默认是不开启的，我们需要开启 Checkpoint 来让 Iceberg 可以提交事务。并且，mysql-cdc 在 binlog 读取阶段开始前，需要等待一个完整的 checkpoint 来避免 binlog 记录乱序的情况。

-- Flink SQL
-- 每隔 3 秒做一次 checkpoint
Flink SQL> SET execution.checkpointing.interval = 3s;

2. 创建 MySQL 分库分表 source 表

创建 source 表 user_source 来捕获MySQL中所有 user 表的数据，在表的配置项 database-name , table-name 使用正则表达式来匹配这些表。并且，user_source 表也定义了 metadata 列来区分数据是来自哪个数据库和表。

-- Flink SQL
Flink SQL> CREATE TABLE user_source (database_name STRING METADATA VIRTUAL,table_name STRING METADATA VIRTUAL,`id` DECIMAL(20, 0) NOT NULL,name STRING,address STRING,phone_number STRING,email STRING,PRIMARY KEY (`id`) NOT ENFORCED) WITH ('connector' = 'mysql-cdc','hostname' = 'mysql','port' = '3306','username' = 'root','password' = '123456','database-name' = 'db_[0-9]+','table-name' = 'user_[0-9]+');

3. 创建 Iceberg sink 表

创建 sink 表 all_users_sink，用来将数据加载至 Iceberg 中。在这个 sink 表，考虑到不同的 MySQL 数据库表的 id 字段的值可能相同，我们定义了复合主键 (database_name, table_name, id)。

-- Flink SQL
Flink SQL> CREATE TABLE all_users_sink (database_name STRING,table_name    STRING,`id`          DECIMAL(20, 0) NOT NULL,name          STRING,address       STRING,phone_number  STRING,email         STRING,PRIMARY KEY (database_name, table_name, `id`) NOT ENFORCED) WITH ('connector'='iceberg','catalog-name'='iceberg_catalog','catalog-type'='hadoop',  'warehouse'='file:///tmp/iceberg/warehouse','format-version'='2');

三、流式写入 Iceberg  

1. 使用下面的 Flink SQL 语句将数据从 MySQL 写入 Iceberg 中：

-- Flink SQL
Flink SQL> INSERT INTO all_users_sink select * from user_source;

上述命令将会启动一个流式作业，源源不断将 MySQL 数据库中的全量和增量数据同步到 Iceberg 中。在 Flink UI (http://localhost:8081/#/job/running)上可以看到这个运行的作业：

然后我们就可以使用如下的命令看到 Iceberg 中的写入的文件：

docker-compose exec sql-client tree /tmp/iceberg/warehouse/default_database/

如下所示：

在你的运行环境中，实际的文件可能与上面的截图不相同，但是整体的目录结构应该相似。

2. 使用下面的 Flink SQL 语句查询表 all_users_sink 中的数据：

-- Flink SQL
Flink SQL> SELECT * FROM all_users_sink;

在 Flink SQL CLI 中我们可以看到如下查询结果：

修改 MySQL 中表的数据，Iceberg 中的表 all_users_sink 中的数据也将实时更新：

(3.1) 在 db_1.user_1 表中插入新的一行

--- db_1
INSERT INTO db_1.user_1 VALUES
(111,"user_111","Shanghai","123567891234","user_111@foo.com");

(3.2) 更新 db_1.user_2 表的数据

--- db_1
UPDATE db_1.user_2 SET address='Beijing' WHERE id=120;

(3.3) 在 db_2.user_2 表中删除一行

--- db_2
DELETE FROM db_2.user_2 WHERE id=220;

每执行一步，我们就可以在 Flink Client CLI 中使用 SELECT * FROM all_users_sink 查询表 all_users_sink 来看到数据的变化。

最后的查询结果如下所示：

从 Iceberg 的最新结果中可以看到新增了 (db_1, user_1, 111) 的记录，(db_1, user_2, 120) 的地址更新成了Beijing，且 (db_2, user_2, 220) 的记录被删除了，与我们在 MySQL 做的数据更新完全一致。

四、环境清理

本教程结束后，在 docker-compose.yml 文件所在的目录下执行如下命令停止所有容器：

docker-compose down

五、总结

在本文中，我们展示了如何使用 Flink CDC 同步 MySQL 分库分表的数据，快速构建 Icberg 实时数据湖。用户也可以同步其他数据库（Postgres/Oracle）的数据到 Hudi 等数据湖中。最后希望通过本文，能够帮助读者快速上手 Flink CDC 。

更多 Flink CDC 相关技术问题，可扫码加入社区钉钉交流群～

注释：

[1] https://iceberg.apache.org/

[2] https://github.com/luoyuxia/flink-cdc-tutorial/tree/main/flink-cdc-iceberg-demo/sql-client

[3] https://repo.maven.apache.org/maven2/org/apache/iceberg/iceberg-flink-runtime/

---

相关文章

• Flink CDC 系列 - 实时抽取 Oracle 数据，排雷和调优实践

• Flink CDC 系列 - 实现 MySQL 数据实时写入 Apache Doris

• Flink CDC 系列 - 构建 MySQL 和 Postgres 上的 Streaming ETL

Flink Forward Asia 2021 

2022 年 1 月 8-9 日，FFA 2021 重磅开启，全球 40+ 多行业一线厂商，80+ 干货议题，带来专属于开发者的技术盛宴。

大会官网：

https://flink-forward.org.cn

大会线上观看地址 (记得预约哦)：

https://developer.aliyun.com/special/ffa2021/live

---

更多 Flink 相关技术问题，可扫码加入社区钉钉交流群～

  戳我，查看更多技术干货～